2. DIGCOMP 3.0 FRAMEWORK COMPONENTS
2.1 Overview
Bảng 1 mô tả các thành phần của DigComp 3.0 và mục đích của chúng: định nghĩa năng lực số, các lĩnh vực năng lực, các năng lực, các mức thông thạo và chuẩn đầu ra học tập.
Bảng 1. Các thành phần của khung DigComp 3.0.
|
Thành phần |
Mô tả và mục đích |
|
Định nghĩa năng lực số |
Xác định nội dung và phạm vi của khung năng lực, phân biệt giữa kiến thức, kỹ năng và thái độ của năng lực số, đồng thời đặt khung năng lực này trong bối cảnh rộng hơn của các năng lực cốt lõi cho việc học tập suốt đời. Xem Phần 2.2. |
|
Lĩnh vực năng lực |
Phân loại các năng lực thành năm nhóm chủ đề, bao gồm: tên (tiêu đề) và mô tả (mô tả ngắn gọn các năng lực có trong từng lĩnh vực năng lực) lĩnh vực năng lực . Xem Phần 2.3. |
|
Năng lực |
Định nghĩa 21 năng lực, được tổ chức theo năm lĩnh vực năng lực, bao gồm tên (tiêu đề) và mô tả (mô tả ngắn gọn về nội dung của từng năng lực) năng lực. Xem Phần 2.3. |
|
Mức thông thạo |
Thiết lập một thang đo mức thông thạo dựa trên yêu cầu nhận thức, độ phức tạp của nhiệm vụ và mức độ tự chủ. Các mức thông thạo chung (xem Phần 2.4) mô tả năng lực số theo các mức Cơ bản, Trung bình, Cao và Chuyên gia. Các tuyên bố năng lực (xem Phần 3) cung cấp cái nhìn chi tiết hơn về các mức thông thạo cho từng trong số 21 năng lực. |
|
Chuẩn đầu ra học tập |
Chuẩn đầu ra học tập (xem Phần 2.5 và Phụ lục 2) cung cấp cái nhìn chi tiết nhất về khung và bao gồm các tuyên bố về những gì một cá nhân được kỳ vọng sẽ biết hoặc có thể làm được sau khi hoàn thành việc học tập (bất kỳ loại nào). Mỗi tuyên bố chuẩn đầu ra học tập được phân loại theo năng lực, mức thông thạo và kiến thức, kỹ năng hoặc thái độ. Chuẩn đầu ra học tập được xây dựng để cho phép diễn giải khung một cách cụ thể và nhất quán. |
|
Nguồn: JRC tự biên soạn |
|
----------------
Thừa nhận:
Nội dung này được dịch từ tài liệu của Cosgrove, J. và Cachia, R., DigComp 3.0: Khung năng lực kỹ thuật số Châu Âu - Phiên bản thứ năm, Văn phòng Xuất bản của Liên minh Châu Âu, Luxembourg, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2760/0001149, JRC144121.
![]()
Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế.
---------------------------
---------------------------
Xem thêm:
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc;
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Khung năng lực AI cho giáo viên
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Mark Zuckerberg: DeepSeek cho thấy vì sao nước Mỹ phải là ‘tiêu chuẩn nguồn mở toàn cầu’ của AI; không có lý do gì để suy nghĩ lại về việc chi tiêu
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
UNESCO dành Ngày Giáo dục Quốc tế 2025 cho Trí tuệ nhân tạo
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
‘Đặc tả Khung Tính mở Mô hình (MOF)’ của LF AI & Data - Tài sản chung của AI Tạo sinh - bản dịch sang tiếng Việt
‘LỘ TRÌNH CỦA TỔNG THƯ KÝ LIÊN HIỆP QUỐC VỀ HỢP TÁC KỸ THUẬT SỐ THÚC ĐẨY HÀNG HÓA CÔNG CỘNG KỸ THUẬT SỐ’ - bản dịch sang tiếng Việt
AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế
Dữ liệu để phân loại AI
Tài sản chung kỹ thuật số và Hàng hóa Công cộng Kỹ thuật số - Tìm thấy nền tảng chung cho các nhà hoạch định chính sách
Khung năng lực AI cho học sinh
Nếu DeepSeek muốn trở thành một người phá vỡ thực sự, nó phải tiến xa hơn nữa về tính minh bạch của dữ liệu
Mark Zuckerberg nói Meta có kế hoạch chi hơn 60 tỷ USD khi Thung lũng silicon hoảng loạn về sự cạnh tranh của AI Trung Quốc
Hội nghị Tài nguyên Giáo dục Mở Thế giới lần 3: Định hình tương lai việc học tập và quyền truy cập tới tri thức